package DianShang_2024.ds_06.extract

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions.{PARTITIONPATH_FIELD, PRECOMBINE_FIELD, RECORDKEY_FIELD}
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, date_format, greatest, lit, max, when}

import java.util.Properties

object extract05 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
       5、抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hudi的ods_ds_hudi库中表order_info，根据ods_ds_hudi.order_info表中operate_time
       或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods_ds_hudi里的这两个字段中较大的时间进行比较)，
       只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。
       id作为primaryKey，operate_time作为preCombineField。使用spark-shell执行show partitions ods_ds_hudi.order_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */
    //  准备spark与hudi集成的环境、
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第五题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    //  准备连接mysql的配置
    val connect=new Properties()
    connect.setProperty("user","root")
    connect.setProperty("password","123456")
    connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    //  hudi表在hdfs上面的路径
    val order_info_path="hdfs://192.168.40.110:9000/user/hive/warehouse/ods_ds_hudi.db/order_info"

  //  拿到hudi表里面最大的时间的值
    //  greatest(col,col):返回两个字段的最大值，这样就只有一列数据了，然后使用max得到这一列里面最大的，然后使用agg函数聚合
    val max_time=spark.read.format("hudi").load(order_info_path)
      .agg(max(greatest(col("create_time"),col("operate_time"))))
      .first()
      .get(0)
      .toString

    print("hudi表最大的时间值为:",max_time)

    //  根据条件抽取数据
    //  之所以在where函数做比较的对象需要用lit函数，是因为spark的dataframe在使用where函数进行比较时，需要确保比较的对象是和dataframe
    //       有同样的列的兼容的数据类型，所以需要使用lit
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_info",connect)
//      .withColumn(
//        "operate_time",
//        date_format(col("operate_time"),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
//      )
//      .withColumn(
//        "create_time",
//        date_format(col("operate_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
//      )
      .where(
        greatest(col("create_time"),col("operate_time")) > lit(max_time).cast("timestamp")
      )
      .withColumn(
        "etl_date",
        lit("20231027")
      )
      .withColumn(
        "create_time",
        date_format(col("create_time"),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
      )
      .withColumn(
        "operate_time",
        date_format(col("operate_time"),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
      )
      .withColumn("expire_time", date_format(col("expire_time"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
      .write.mode("append").format("hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD.key(),"operate_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD.key(),"id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD.key,"etl_date")
      .option("hoodie.table.name","order_info")
      .save(order_info_path)


    //  关闭环境
    spark.close()
  }

}
